Streaming Agents
Apache Flink®에서 이벤트 기반 에이전트를 네이티브로 빌드, 배포 및 오케스트레이션하여 조직 전반의 지능형 실시간 자동화를 구현합니다.
상시 가동되고 재생 가능하며 프로덕션 준비 완료되었습니다.
데이터 스트림에 상주하며 최신 컨텍스트에 따라 작업을 수행합니다.
완전 관리형 Flink 및 Kafka 기반으로 구축됩니다.
Streaming Agents란 무엇일까요?
Streaming Agents를 사용하면 통합 플랫폼에서 완전 관리형 Flink 및 Kafka를 통해 이벤트 중심 에이전트를 구축, 테스트, 배포 및 오케스트레이션할 수 있습니다. 실시간으로 맥락화된 데이터에 접근할 수 있어 기업 워크플로에 최적화되어 있으며, 운영 이벤트가 발생하는 즉시 모니터링하고 정보에 기반한 조치를 취할 수 있습니다.
Streaming Agents를 사용하면 사기 방지를 자동화하든 제품 추천을 개인화하든 관계없이, 에이전트를 불안정한 데모에서 프로덕션 준비가 된 이벤트 기반의 멀티 에이전트 시스템으로 전환하할 수 있습니다.
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스트림 처리와 AI 통합
데이터 스트림에 에이전트를 임베딩하고 Flink 내에서 AI 모델과 직접 작업하여 개발을 간소화합니다. 스트림 처리 작업(예: 조인, 필터, 강화)과 에이전트 워크플로를 동일한 파이프라인에 결합하여 운영 복잡성을 줄이는 동시에 모든 엔지니어가 익숙한 Flink API를 사용하여 AI 엔지니어가 될 수 있도록 역량을 강화합니다.
새로운 컨텍스트 활용
기업에는 실시간으로 변화하는 비즈니스의 눈과 귀가 되어줄 에이전트가 필요하지만, 대부분의 에이전트는 실시간 인식 능력이 부족합니다. 스트림 처리 파이프라인에서 Flink 작업으로 실행되는 Streaming Agents는 의사 결정이 필요한 순간, 데이터 폴링이나 지연 없이 비즈니스에 대한 가장 정확한 최신 뷰에 액세스할 수 있습니다. 이들은 상시 가동되고, 상태를 인식하며, 시간이 지나도 컨텍스트를 유지합니다.
모든 모델, 도구 및 데이터 시스템과 원활하게 통합
Integrate without stitching together disparate systems. Use your preferred tools and Flink APIs with native support for connecting to large language models (LLMs) and embedding models, tool calling with Model Context Protocol (MCP), A2A, and data enrichment from other systems with External Tables & Search (e.g., vector search, text search, key search).
에이전트의 신뢰성 및 보안 보장
보안 연결, RBAC, 내장된 재생 기능, 다크 모드 테스트, 거버넌스가 적 용된 추적 가능한 이벤트 흐름을 통해 완전한 가시성과 제어 권한을 유지합니다.
이벤트 기반 멀티 에이전트 시스템 활용
태생적으로 이벤트 기반으로 설계된 Streaming Agents는 경직된 종속성 없이 통신하고, 다른 에이전트와 협력하며, 실시간 입력에 적응합니다. Kora Engine으로 구동되는 이 솔루션은 오케스트레이터-워커 또는 계층형과 같은 신뢰할 수 있는 멀티 에이전트 패턴을 지원하여 무한한 엔터프라이즈 활용 사례를 구현합니다.
Kafka의 불변 로그는 Streaming Agents가 메모리를 갖고 컨텍스트가 이벤트 기반으로 작동하는 환경에서 재생 기능을 제공합니다. 이를 통해 에이전트의 동작을 쉽게 되감기, 디버그, 테스트 및 감사할 수 있어 더 빠르고 안전하게 반복 개선할 수 있습니다.
대규모 비 즈니스 프로세스 자동화
실시간 제품 개인화
Streaming Agents는 실시간 고객 상호작용 데이터를 수집하고 내부 시스템(예: 구매 내역, 클릭스트림, 재고)의 컨텍스트를 활용합니다. 또한 LLM을 사용하여 선호도와 의도를 파악한 후 즉시 맞춤형 제품을 추천하며, 지속적으로 적응하여 참여도와 전환율을 극대화합니다.
이상 징후 탐지 및 조사
Streaming Agents는 운영 데이터 스트림(예: 통화 끊김률, 신호 품질, 대역폭 사용량)을 모니터링하여 비정상적인 패턴을 감지하고 데이터 소스 간의 신호를 상호 연관시킵니다. 이후 LLM을 사용하여 예상 근본 원인과 영향을 평가한 다음, 해결 조치를 트리거하거나 적절한 팀으로 에스컬레이션하여 평균 해결 시간(MTTR)을 단축합니다.
경쟁력 있는 가격 책정
Streaming Agents는 자동으로 MCP 도구를 트리거하여 경쟁사 웹사이트에서 주문 제품의 실시간 가격을 스크래핑하고, 더 낮은 가격에 맞춰 고객 주문을 업데이트합니다. 또한 고객에게 절약된 금액을 이메일로 알리고 각 가격 매칭 내역을 CRM 시스템에 기록합니다.
"좋은 AI에는 좋은 데이터가 필요합니다. Confluent는 신뢰할 수 있는 데이터의 원천입니다… 데이터 스트리밍 플랫폼은 AI 에이전트가 워크플로를 자동화하고 스마트 시티로의 전환을 가속화할 수 있도록 컨텍스트와 오케스트레이션을 제공합니다."
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- ✔ 데이터 처리와 AI 워크플로 통합
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